GPT、Sora为什么都来自OpenAI?

<正>这个团队一直被一种乐观力量所驱使,大家对于AGI的疯狂愿景,让事情在最终迎来了转机。所谓AGI,即通用人工智能,也就是像人类一样完成复杂任务的AI。视频生成模型Sora横空出世半个月后,仍在强势刷屏。这款AI可以生成长达60秒的高质量视频。最令人恐惧的是,其学习的对象不局限于画面、像素,Sora还“学会”了一些视频中呈现的物理规律（比如人在雨后走过,水面有倒影）。因此,研发它的OpenAI称其为“世界模拟器”。     

全网刷屏的Sora有多“可怕”

<正>Sora的世界模型,已经能帮助它还原一辆越野车在山区小路上的行驶情况,在视频中添加逼近真实的倾斜和颠簸感。2月16日凌晨,在没有任何预兆和消息透露的情况下,OpenAI突然发布了自己的首个文生视频模型：Sora,大幅刷新行业多个指标,重新定义了AI文生视频在现阶段的技术极限,颠覆了生成式AI在视频领域的全球市场格局。     

大数据是不是隐私天敌

正人工智能的发展不能以牺牲隐私权为代价,收集要授权、使用有界限、存储应保护,是人工智能时代兼顾高度智能化与隐私安全的重要原则。为保护隐私,人们发布照片或视频时,会打上马赛克覆盖人脸关键敏感信息,但这种模糊处理的方法正面临挑战。不久前,美国一个研究小组开发了一套机器学习算法,通过训练,神经网络可以识别     

人工智能消费场景中的女性性别歧视

人类社会正快速步入人工智能时代,人们无时无刻不处于人工智能消费场景中。人工智能不仅是一个技术问题,更是一个道德问题。然而,貌似客观中立的人工智能技术并未带来预想的性别平等,反而造成女性性别歧视现象丛生,招致越来越多的批评与抗议。人工智能与大数据是人类社会的镜像,虚拟世界出现问题,病根在人类世界。因此,构建机器伦理,加强行业自律,推进人工智能立法,增强女性在人工智能行业中的话语权,让男女平等观念深入到虚拟世界与机器世界,方是根治人工智能消费场景中女性性别歧视的善治之道。     

人工智能之伤:人的存在与意义缺失难题——马克思实践哲学批判向度解读

人工智能的诞生证明时代最大的变化是变化本身的真理性。然而,当"共感式参与"缺失的技术负面直击内心深层情感,人在沉浸于技术欣喜之余却无法把握与人工智能的相处模式,并全然陷入"人类越强大,社会越趋非人化"的怪圈。技术在确立人的生存本质的同时又遭遇使人的存在意义缺失难题,主要体现在人工智能彰显物质自由与遮蔽情感原欲的矛盾中。马克思的辩证实践思想为人工智能难题的开解提供启示。实践本身是具有丰富内涵的概念,生存论意义上的劳动与确立人类本质的实践并不具有同一性,合理把握实践的张力才能弥合人的存在与意义缺失的裂缝,坚持人工智能应用的人本原则是技术合理发展的应有之义。     

人工智能的不确定性及其治理探究

当前,人们对待人工智能的态度呈现出某种要么支持,要么反对的倾向,这种截然二分的态度实质上是认为人工智能作为一种外在于人的技术,其结果是唯一确定的。然而人工智能的发展是不确定的,因为人工智能与人之间的关系并不是外在的,而是相互构建和相互规定的,这种互动性是人工智能不确定性的根源,并且由于社会因素的融入和具体技术的语境性强化了人工智能的不确定性。对人工智能不确定的治理需要遵循预防原则;对具体人工智能技术要进行评估,从技术层面、社会层面和全球层面进行治理,引导人工智能与人类协调发展。     

未来人类具有人机超能力

<正>加拿大科普媒体Asap Science发布一段视频,多位科学家在视频中模拟描绘千年后的未来人类模样。在视频中的未来人类躯体将会是半人半机器,在全球气候变暖影响下,人类会拥有更深的肤色和更高的个头,并且在基因突变作用下拥有红眼睛和超能力,变得与现在的人截然不同。Asap Science网络视频显示,受气候变化、人工智能和基因突变三大因素影响,未来人类的身体将发生重大变化。例如,     

人工智能技术伦理治理内在路径解析

人工智能的不确定性为人类对其进行治理提供了可能。伦理对人工智能的嵌入体现为作为伦理型道德能动体的人类对其发展的管理与责任承担。根据具体技术的发展过程,伦理对人工智能的嵌入先后按照四个阶段进行:在设计阶段进行伦理嵌入,以人工智能专家为主导,通过"预测-评估-设计"模型实现人工智能的道德化设计;在试验阶段进行伦理评估,以评估委员会为主导,通过伦理效应的预测与识别、伦理问题的分析与澄清、以及解决方案的开发与确定来修正和完善人工智能开发方案;在推广阶段进行伦理调适,以政府部门为主导,通过制度调适、舆论调适和教育调适三种路径,实现人工智能与社会价值系统的顺利融合;在使用阶段,以使用者为主导,通过对他者、对世界、对技术以及对自身的责任的主动承担,来确认自身作为伦理型道德能动体的地位,并为人工智能伦理潜能的实现提供支撑。     

法律人工智能系统:法律实践的新工具

美国匹兹堡大学凯文·阿什利教授是法律人工智能研究领域的先驱之一,其开发的案例推理系统——"海波"系统被称为"过去三十余年最具影响力的法律人工智能系统"。阿什利教授认为,案例推理系统与法律文本分析的结合将引领法律人工智能系统研发的新方向。人工智能时代的到来对法律人提出了巨大的挑战,法律人应主动拥抱人工智能并参与到技术的设计和完善中来。作为研发者,应当坚持法律人工智能是人类的辅助者,而非取代者。人类应当始终参与法律决策。     

网络社会质量的数据化基础——从小数据到大数据的网络社会演进

随着计算机与互联网技术的高速发展,以及移动网络和智能手机的普及,网络已经变成人们生活中不可缺少的一部分。网络与数据技术在科学研究中的使用更早且具有深度。作为网络社会质量可测量性的基础,大数据革命重构了科学的研究方式,产生了以数据密集型为研究方法的"第四范式"。通过对小数据时代与大数据时代分别进行阐述,并以此为切入点论述从小数据到大数据的网络社会演进,同时探讨以大数据技术为基础进行发展的人工智能与社会发展的关系。大数据技术与作为其前提的科学与技术基础互为因果。而作为大数据技术的更深层次应用,人工智能代表了人类对自身和世界的认识程度,由于人工智能的发展与人类对此的反应尚不明了,因此其对社会及网络社会发展的影响还未可知。     

有限的偶然性:人工智能时代科学研究的尺度

人工智能技术对科学研究的结构性嵌入,正在消解科学研究的偶然性张力。智能技术对科学研究偶然性的悬置,用技术的有限性替换了人类解放的可能性。科学研究的客体主体化,彻底将人暴露于自我消解的危机之中。重构科学研究范式,重塑科学精神,使人重获面向未来的现代性,是人工智能时代科学研究的现实选择。     

人工智能革命与政府转型

人类社会每一次科技革命都会带来政府体制的转型。近年来人工智能技术飞速发展,人工智能革命将促使政府走向转型。人工智能革命将造成全行业的替代劳动,使得人类社会出现大失业与劳动方式普遍脑力化。这些变化将促使政府向以教育职能为侧重点的小政府方向发展。人工智能革命造成的人的普遍数据化,这将使传统的选举政治容易被掌握人工智能技术与大数据的个人或群体绑架。在人工智能的时代,占有大数据资源即是占有权力,拥有大数据资源的科技巨头公司将和政府分享权力,形成网络化分散的权力格局。这一权力格局将促使人类社会政府走向世界联合组织的形式,具体表现为智能寡头极权或者全民议会。     

作为人工智能自我知识匹配模型的阐释性感觉理论

人工智能的兴起,激发了哲学家将人工智能与人类心智进行全方位的比较,但是鲜有学者思考过,一个人工智能系统,是否能够"认识它自己"。诊断这项阙漏的根源,为此提供正当性理由便是必要的。基于当下人工智能的发展水平和技术前景,表明人工智能原则上可以拥有关于自身信念、欲望和意图之类的命题态度的自我知识。从既有的关于人类自我知识的主流理论中,筛选出一个与人工智能相匹配的理论模型。该模型类似于卡鲁瑟斯的阐释性感觉理论,它也体现了卡萨姆所说的"实质性自我知识"的优势。     

参差赋权:人工智能技术赋权的基本形态、潜在风险与应对策略

参差赋权作为人工智能时代技术赋权的基本形态,揭示了人工智能对党政部门、社会媒体与公众、技术生产部门三大主体赋权过程及其结果的不均衡性特征。这种非均衡性的扩张和深化可能会导致社会遭受"技术利维坦"、"信息茧房"与"公民离散"、"技术鸿沟"相互叠加的社会风险。基于此,从技术发展的阶段性以及参差赋权的特征来看,防止参差赋权风险有赖于技术生产部门的自觉调整、社会价值的道德规范与国家权力的强制性规制共同作用。     

微软下一步:侧重人工智能的情感计算

正微软曾是互联网时代毫无争议的霸主,但不幸错失了移动互联网时代的搜索、移动互联、社交媒体等重要机会,但在人工智能时代,微软再度崛起,受到全世界的瞩目。微软现任CEO萨提亚·纳德拉(Satya Nadella)指出,微软不会再错过人工智能时代。     

建构友好人工智能

在人工智能得到高度重视并飞速发展的时代背景中,我们应该努力建构一种友好人工智能,使其更好地为人类服务,避免或减少负面影响。从政府管理层面看,需要加大人工智能社会影响研究,实现智能社会的公平正义,加强对人工智能科技的监管与调控。从技术层面上,需要保证人工智能技术的安全性、可控性、稳健性与人性化,实现人工智能算法的公正性与透明性。从公众层面上看,需要积极应对人工智能对就业的影响,正确认识人工智能威胁论,克服人工智能技术恐惧思想。从关系层面看,需要完善相关法律法规,加强对人工智能的国际治理。人工智能研究应该以"友好人工智能"为出发点与落脚点,建构友好人工智能应该成为全社会的非常明确的努力目标。     

专用处理器芯片自动设计技术与应用

集成电路芯片的敏捷开发与自动设计技术被认为是后摩尔时代降低芯片开发成本与设计周期的关键技术路径,也是未来集成电路的电子设计自动化(EDA)技术的重要发展方向.为了应对人工智能物联网(AIoT)时代海量端设备对于专用处理器芯片的碎片化设计需求,变革现有专用处理器芯片设计方法,研究专用处理器芯片自动设计技术,对于降低处理器...     

人工智能心理学研究的知识图谱分析

借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。     

论人工智能与人类智能的双向互动

以GPT为标志的新一代人工智能技术日益逼近人类智能，使得人类不得不重新思考这两者之间的关系。当代人工智能的进步不仅体现为算法上的革命性突破，而且带动了智能技术产品的革命。人工智能已经成为技术驱动的现实产品，GPT-5引发了人们对AGI的最大关注，强人工智能似乎正在走向科技发展的前沿。这一革命性变化让人类智能的性质和特征变成了引人瞩目的话题。当今人类对智能和意识的探究，体现为人类智能与人工智能的双向互动：以模拟的数字化过程再现人类智能，这是人工智能技术出现的动因；而人工智能技术的每一进步，都是对重新认识人类智能的一次挑战。从对人类智能的模拟到对人类意识的重建，这是人工智能技术需要走过的历程。     

人工智能改变医学的理性权衡——基于MIT/MGH乳腺癌筛查人工智能系统的考察

"MIT/MGH模型"是乳腺癌风险评估的最新人工智能技术,旨在提高乳腺癌预判的准确率。人工智能将如何改变医学,相关行动者(科研人员、医生、投资者、患者、监管者)从不同的目的和价值出发,行为后果产生了不同层面的伦理风险,形成互相牵制的行动者网络,影响着医疗人工智能的发展。为推进新一代人工智能的健康发展,利益相关者应该通力合作,在为各自行动辩护的同时,理解各自行为的限度,重新权衡行动的目的合理性和价值合理性。